qwen

Платформа AI моделей B.AI объявила, что с 3 сентября 2026 года в 17:00 (SGT) DeepSeek V4 Flash и DeepSeek V4 Flash Vision Exp завершат бесплатный период, и начнется платное использование с 50% скидкой, при этом две модели все еще будут доступны бесплатно.B.AI будет синхронизировать официальные цены DeepSeek и внедрять дополнительные скидки: в пиковые часы (будние дни с 09:00 до 12:00 и с 14:00 до 18:00 SGT) будет действовать официальная цена со скидкой 50%, в нерабочие часы (остальное время будних дней и все выходные) будет предоставлена дополнительная скидка 50%, что составит 25% от официальной цены. GLM 5.3 Flash останется бесплатным, эта модель имеет 320B общих параметров и 18B активных параметров, поддерживает 1M контекста. Qwen3.8 Flash, Hy3, MiMo V2.5 также останутся бесплатными.

Сообщение ChainCatcher, команда безопасности SlowMist недавно раскрыла, что обнаружила вредоносный репозиторий GitHub, выдающий себя за "Qwen 3.8 27B локальную количественную модель". Этот репозиторий утверждает, что файл модели должен превышать 16 ГБ, в то время как фактическое содержимое для загрузки составляет всего около 487 КБ и содержит замаскированные файлы, интерпретатор LuaJIT и запутанные скрипты Lua. SlowMist подчеркивает, что официальный проект Qwen не был взломан.Анализ SlowMist указывает на то, что после запуска эта вредоносная программа будет собирать информацию о хосте, делать снимки экрана и отправлять их на C2 сервер злоумышленника; когда жестко закодированный сервер выходит из строя, она также будет считывать резервные C2 адреса из контрактов на блокчейне Polygon, злоумышленник может переключать инфраструктуру через транзакции на блокчейне.Последующие нагрузки могут украсть информацию для входа в браузер, куки, историю, электронную почту, учетные данные WinSCP, Steam, а также файлы и расширенные данные, связанные с криптокошельками. SlowMist также обнаружила, что как минимум 23 репозитория GitHub и 29 аналогичных архивов использовали ту же цепочку доставки Lua.

Сообщение ChainCatcher, 27 августа, B.AI объявила о том, что последняя версия открытого исходного кода Qwen3.8-Flash официально запущена на платформе, API официальной группы полностью открыты для бесплатного использования. Эта многомодальная модель MoE является предварительной демонстрацией архитектуры Qwen4, имеет 125B общих параметров и 51B N-gram Embedding, каждый токен активирует 6B параметров.Модель впервые объединяет GDN и QSA смешанные механизмы внимания, нативно поддерживает 262K контекста и может быть расширена до 1M через YaRN. Разработчики с сегодняшнего дня могут использовать без затрат для задач, таких как помощь в программировании, рабочие процессы агентов, анализ документов и т.д.

ChainCatcher сообщает, что согласно информации от Jinshi, Alibaba Cloud объявила, что с 27 августа 2026 года в 12:00:00 по пекинскому времени будет снижена цена на модель Qwen3.8-Flash на платформе больших моделей Bailian. Qwen3.8-Flash — это новейшая многомодальная большая модель от Qianwen, которая изначально поддерживает контекстное окно на миллион слов, может обрабатывать сверхдлинные документы, кодовые репозитории и сложные диалоги за один раз, демонстрируя выдающиеся результаты в таких сценариях, как помощь в программировании, сотрудничество интеллектуальных агентов и понимание текста и изображений. Она совместима с интерфейсными протоколами OpenAI и Anthropic, что делает её подходящей для создания высоконагруженных приложений и интеллектуальных рабочих процессов.Конкретно: цена на ввод до корректировки составляла 1 юань, после корректировки — 0.8 юаня; цена на вывод до корректировки составляла 3 юаня, после корректировки — 2.7 юаня.

Сообщение ChainCatcher, Alibaba Qianwen выпустила модель Qwen3.8-Flash, которая, как сообщается, является многомодальной моделью MoE и ранней версией архитектуры Qwen4.Коммерческая версия Qwen3.8-Flash вскоре будет доступна через Qwen Cloud API, цена составит всего 0,16 доллара за 1 миллион входных токенов и 0,47 доллара за 1 миллион выходных токенов. Модель имеет 125 миллиардов параметров + 51 миллиард параметров N-gram, но каждый токен активирует только 6 миллиардов параметров, что обеспечивает высокую стоимость эффективности.

Сообщение ChainCatcher, команда Alibaba Qwen в среду выпустит Qwen 3.8-Flash-Next, это модель смешанных экспертов (MoE) с общим количеством параметров 125 миллиардов, но каждый токен активирует только 6 миллиардов параметров. Команда позиционирует её как предварительную версию следующей архитектуры Qwen 4, а не как окончательную флагманскую модель.Эта модель описывается как мультимодальная и построена на основе предстоящей архитектуры Qwen 4. Команда заявила, что предварительный выпуск этой ранней версии предназначен для того, чтобы разработчики могли подготовиться к последующей полной серии Qwen. Веса модели будут размещены на платформах Hugging Face и ModelScope.На данный момент Qwen не опубликовал результаты бенчмаркинга этой модели и не выпустил сравнительные данные с собственной серией Qwen 3 или зарубежными конкурентами, конкретные цифры 125 миллиардов и 6 миллиардов параметров пока не получили официального подтверждения. В качестве модели с открытыми весами разработчики могут бесплатно загружать, донастраивать и запускать её, не отправляя данные в закрытое API, что помогает снизить затраты на хостинг модели.

Сообщение ChainCatcher, согласно отчету Business Insider, Thomson Reuters в понедельник представила свою первую собственную модель ИИ Thomson-1. Эта модель основана на Snowdon и построена путем "перенастройки" открытой модели Qwen от Alibaba. Открытый исходный код означает, что любой может бесплатно скачать и настроить модель. Thomson-1 возьмет на себя часть задач, ранее выполняемых Claude от Anthropic, но не предназначена для полного замещения сотрудничества с Anthropic и другими лабораториями, в начале сосредоточившись на профессиональной области компании, начиная с проверки документов.Этот шаг направлен на решение высоких затрат на ИИ, вызванных такими моделями, как Claude и OpenAI Codex, и отражает использование более дешевого китайского открытого ИИ. Технический директор Джоэл Хрон заявил, что основной причиной является лучшее использование собственных профессиональных возможностей Thomson Reuters и контроль затрат. Компания в мае этого года расширила сотрудничество с Anthropic для ИИ-юридического помощника CoCounsel, который в настоящее время по-прежнему в значительной степени зависит от Claude. Хрон сказал: "Наша основная цель — постепенно сделать Thomson моделью, которая будет все больше и больше управлять возможностями CoCounsel."Команда Thomson Reuters совместно с Имперским колледжем Лондона потратила несколько месяцев на модификацию Qwen для создания Snowdon и обеспечения того, чтобы она "была этически и политически обработана и безопасна для использования". Хрон отметил, что наличие собственной модели позволяет строить на основе собственной интеллектуальной собственности, а не постоянно платить внешним ИИ-компаниям, сравнив это с арендой и покупкой жилья: аренда может защитить от непогоды, но не позволяет накапливать долгосрочные права.

ChainCatcher сообщает, что согласно отчету 《Ду Цзя》, DingTalk продвигает новое AI офисное приложение QwenNote (QwenNote). Это приложение позиционируется как AI помощник, который объединяет в себе функции Транскрипция голоса в реальном времени,Итоги и перевод через сочетание программного и аппаратного обеспечения, и глубоко интегрируется с AI Agent, встраивая возможности агента в голосовой ввод, что способствует переходу от простого записи к автоматическому выполнению. Приложение поддерживает Транскрипция в реальном времени и Двуязычное распознавание на китайском и английском языках, а также переключение языков, может генерировать структурированные Протокол заседания,План и задачи, и включает встроенные AI Вопрос-ответ и Быстрые команды на основе материалов записи.QwenNote предоставляет функцию Голосовая заметка, необходимо отсканировать QR-код для подключения к записывающему устройству, длительное нажатие на кнопку на задней панели устройства позволяет записывать идеи, после завершения записи автоматически архивируется, генерирует заголовок и краткое резюме, а также отмечает время. Продукт также имеет режим Безследная защита, при активации которого оригинальный аудиофайл будет физически удален, останется только текстовая транскрипция, чтобы соответствовать конфиденциальным сценариям. В приложении уже представлено сопутствующее оборудование QwenNote A2, которое также входит в экосистему QwenNote, в экосистему также входят DingTalk A1, DingTalk A1 Pro, Cleer H1 и другие, пользователи могут отсканировать QR-код для завершения привязки.Сообщается, что DingTalk надеется использовать интеграцию программного и аппаратного обеспечения для улучшения офлайн сбора голосовых данных, создавая замкнутый цикл Запись аудио на месте,Синхронная двуязычная транскрипция, AI Протокол вопросов и ответов и Сотрудничество с DingTalk, материалы записи могут синхронизироваться с DingTalk AI Тингцзи и поддерживать личную изоляцию. Со стороны программного обеспечения продолжается интеграция больших моделей в документы,Совещание и IM и другие сценарии, со стороны аппаратного обеспечения расширяется продуктовая линейка QwenNote. Соответствующее оборудование еще не было широко опубликовано для поиска дополнительной официальной информации о выпуске.

Сообщение ChainCatcher, B.AI на этой неделе представила несколько значительных обновлений. В области благосостояние, новые пользователи могут войти в систему с помощью Bitget Wallet, Binance Wallet или imToken Wallet и получить 1 миллион бесплатных кредитов; при входе с помощью приглашения дополнительно 300 тысяч, в сумме до 1,3 миллиона с учетом эксклюзивного подарка за вход через кошелек, а также приглашенные пользователи могут получать постоянные вознаграждения за пополнение и подписку друзей. Скидки на пополнение также активированы, эксклюзивные предложения для канала BNB Chain с 1:1 равным возмещением, другие способы оплаты предлагают 1:0.5 возмещение, один пользователь может получить до $100 в эквиваленте баллов.На стороне моделей также произошел новый прорыв, состав «выборочных поставщиков услуг» на этой неделе значительно расширен, добавлен канал Nebula, предлагающий историческую скидку на вызовы до 10%; одновременно, флагманская модель Alibaba Tongyi Qianwen Qwen3.8-Max официально запущена на платформе, сейчас доступен ограниченный бесплатный опыт. В настоящее время режим выбора полностью охватывает глобальные основные модели, такие как Claude, GPT, Gemini и другие, в сочетании с подарками за пополнение и множеством скидок, продолжает предоставлять разработчикам и корпоративным пользователям по всему миру исключительное соотношение цены и производительности вычислений.

Сообщение ChainCatcher, что последняя версия флагманской модели с 24 триллионами параметров Qwen3.8-Max от Alibaba Tongyi Qianwen официально запущена на платформе B.AI. Эта модель достигла значительного улучшения в программировании, реальной офисной работе, длительных задачах и многомодальных интеллектуальных агентах, и в настоящее время доступна для ограниченного бесплатного опыта.В честь запуска B.AI предлагает множество преимуществ: новые пользователи, входящие через Binance Wallet, Bitget Wallet или imToken, получают 1 миллион бесплатных кредитов; при пополнении счета предлагаются высокие бонусы, пополнение через BNB Chain 1:1, другие способы 1:0.5, максимальная сумма дополнительных 100 долларов для одного пользователя; пригласите друзей зарегистрироваться, друзья получат 300 тысяч кредитов, накопительный бонус за вход до 1,3 миллиона, пригласитель также получает выгоду от пополнения и подписки друзей.

Сообщение ChainCatcher, журналисты узнали, что модель Ali Zhenwu M890 Si-uzel успешно адаптирована к Qwen3.8 и запущена на платформе Aliyun Bailian для предоставления услуг моделирования.Aliyun утверждает, что это первый в стране Si-node, успешно работающий с большими моделями более 20 триллионов параметров.Qwen3.8 — это последний флагманский модель Али с масштабом параметров до 24 триллионов. Чжэнь У M890 — это новое поколение AI чипа Пиньтоу Гэ, экземпляры Суперузел Чжэнь У через ICN Switch 1.0 соединяют чипы, позволяя 64 экземплярам Чжэнь У M890 достигать скорости соединения 800GB/s, объем видеопамяти достигает 9TB, а один экземпляр может поддерживать требования параллельной обработки экспертов для больших моделей MoE с 20 триллионами параметров.

ChainCatcher Новости, согласно сообщению The Information, информированные источники сообщили, что Tencent инвестировала в новую AI лабораторию, основанную Линь Цзюньянем, бывшим руководителем ключевых разработок модели Qwen от Alibaba. В первом раунде финансирования Линь Цзюньянь привлек 20 миллионов долларов от Tencent, а общий объем первого раунда финансирования составил несколько сотен миллионов долларов, с постинвестиционной оценкой около 2 миллиардов долларов. Первый раунд финансирования был возглавлен Sequoia China и Gao Rong Capital, каждая из сторон инвестировала по 100 миллионов долларов. После завершения первой сделки Линь Цзюньянь уже ищет следующий раунд финансирования.Перед этой сделкой Tencent уже инвестировала в несколько китайских разработчиков крупных моделей, включая Лунную Тень, MiniMax и Zhipu AI, и в настоящее время также участвует в последнем раунде финансирования DeepSeek. Линь Цзюньянь ушел из Alibaba в начале марта этого года. Из-за разногласий по поводу реорганизации команды он выбрал публичное объявление о своей отставке на социальной платформе X.

Ali Qianwen announces the open-source Qwen-Scope------an interpretability module trained based on the Qwen3 series and Qwen3.5 series models, with application scenarios including directed control of inference results, data classification and synthesis, model training and optimization, evaluation sample distribution analysis and comparison, etc.The weights of this open-source Qwen-Scope involve 7 large models, covering the dense models and mixture of experts models of the Qwen3 and Qwen3.5 series, with a total of 14 groups of sparse autoencoder weights.

Ethereum co-founder Vitalik Buterin praised Alibaba's Qwen 35B parameter model's problem-solving ability in a social media post. This artificial intelligence model successfully solved a complex mathematical problem, consuming about 15,000 tokens during the reasoning process, and completed the calculation in just 3 minutes on a local device.Vitalik Buterin pointed out that the problem demonstrated the technique of embedding modular arithmetic into continuous function expressions using trigonometric functions, showcasing the Qwen model's capabilities in mathematical reasoning.

"AI Trading Competition"All six models have incurred losses, with QWEN3 MAX currently in the lead with an account value of $9730, a total loss of $269.69, and a trading win rate of 30.2%. This model set records for the largest single profit of $8176 and the largest single loss of $1728, completing a total of 43 trades with trading fees of $1654.The second-ranked DEEPSEEK CHAT V3.1 has an account value of $6562, a total loss of $3438, and a trading win rate of 24.4%. This model achieved a single maximum profit of $7378 and a single maximum loss of $1224, completing a total of 41 trades with trading fees of $690.30.GEMINI 2.5 PRO ranks third, with an account value of $5906, a total loss of $4094, and a trading win rate of 25.6%. This model conducted 238 trades, with trading fees of $1331, a single maximum profit of $496.82, and a single maximum loss of $750.02.The remaining three models performed as follows: GROK 4 with an account value of $4614 and a total loss of $5386; CLAUDE SONNET 4.5 with an account value of $4471 and a total loss of $5529; and GPT 5 with an account value of $4078 and a total loss of $5922.

According to data from Alpha Arena, the first nof1 AI model trading competition has concluded.Among them, Qwen3 Max ranked first, with a return rate of 22.3%, a win rate of 30.2%, a total profit and loss of $2,232, and a total of 43 trades;DeepSeek Chat V3.1 ranked second, with a return rate of 4.89%, a win rate of 24.4%, a total profit and loss of $489.08, and a total of 41 trades.The remaining models all suffered significant losses, with Claude Sonnet 4.5 losing 30.81%, Grok 4 losing 45.3%, Gemini 2.5 Pro losing 56.71%, and GPT 5 losing 62.66%.

ChainCatcher message, as the cryptocurrency market continues to experience significant volatility, the performance of various models in the "AI Trading Competition" has collectively declined. Among the six major AI models, only DeepSeek and QWEN3 are currently in a profitable state, while the accounts of other AI models are all in a loss state. The current ranking by total account amount is as follows:DeepSeek (15,339.29 USDC, profit of 5,339.29 USDC)Qwen3 (12,378.47 USDC, profit of 2,378.47 USDC)Claude (99,329.63 USDC, loss of 670.37 USDC)Grok (6,917.10 USDC, loss of 3,082.90 USDC)Gemini (3,603.72 USDC, loss of 6,396.28 USDC)GPT5 (2,820.99 USDC, loss of 7,179.01 USDC)

ChainCatcher news, the decentralized AI training platform FLock.io officially announces a strategic partnership with Qwen, a leading series of open-source large language models under Alibaba Cloud, marking a deep connection between decentralized AI and blockchain technology within the mainstream AI ecosystem.This collaboration focuses on three major technological breakthroughs:Technological Integration: Combining Alibaba Cloud's centralized infrastructure with FLock.io's decentralized technology to jointly develop domain-specific and general AI models, while promoting the seamless integration of decentralized AI models into centralized platforms.Data Privacy Protection: Exploring the combination of distributed ledger technology and federated learning to address data privacy and sovereignty issues in model training, providing innovative solutions for the secure application of private data.Collaborative Innovation: Through joint research and technological collaboration, creating a more inclusive, scalable, and privacy-preserving AI ecosystem, facilitating the collaborative development of centralized and decentralized AI.As one of the world's leading large language models, Qwen has demonstrated outstanding performance in multiple authoritative benchmark tests and is widely used in natural language processing, content generation, and other fields. Through this collaboration, FLock and Qwen will work together to explore deeper technological integration, maintaining the advantages of high-performance AI models while promoting the practical application of decentralized AI training in a broader range of scenarios, making it more accessible, flexible, and valuable in both centralized and decentralized ecosystems.